Разница между искусственным интеллектом и мягкими вычислениями

Практика искусственного интеллекта была неотъемлемой частью науки и техники на протяжении веков, но только в 1950-х годах, когда был исследован истинный потенциал ИИ. Джон Маккарти впервые ввел термин «искусственный интеллект» в 1956 году и определил его как «наука и техника создания интеллектуальных машин». Традиционные системы искусственного интеллекта были основаны на обработке логики и символической информации первого порядка, которая позволяла создавать различные системы распознавания образов, в то время как были и другие системы, основанные на том, что можно назвать технологией Hard Computing. Но в некоторых других областях, таких как машинный перевод, не было особого интереса для ИИ, что требовало нового подхода к разработке интеллектуальных систем с высоким уровнем MIQ..

Это привело к появлению новой вычислительной модели, называемой Soft Computing, которая, в отличие от традиционных вычислительных методологий, представляет собой набор методологий, таких как Fuzzy Logic, Evolutionary Computing, Neurocomputing, Probabilistic Computing и Chaotic Computing, которые позволяют решать сложные реальные задачи. проблемы. Это отрасль науки, целью которой является создание интеллектуальных и мудрых машин, которые будут работать так же, как и люди. Человеческий разум является основным элементом мягких вычислений. ИИ - это гораздо более широкий термин, который описывает приложения, когда машины способны выполнять сложные задачи таким образом, который считается разумным.

Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект (ИИ), часто называемый машинным интеллектом, - это симуляция функциональности человеческого мозга с помощью машин. ИИ - одна из самых современных технологий на сегодняшний день, а также начало новой цифровой эры, управляемой интеллектуальными машинами. ИИ это не просто технология; это идея создания интеллектуальных машин - таких же умных или умных, как люди. Ну, концепция не нова, но она стала основной с появлением цифровых компьютеров. Большая часть ИИ когда-то была далекой мечтой, но теперь она считается повседневной вычислительной техникой. Конечная цель ИИ - стимулировать интеллект на уровне человека в машинах..

Что такое Soft Computing?

Soft Computing (SC) представляет собой набор методологий, которые позволят решения сложных реальных проблем. Это комбинация интеллектуальных парадигм, таких как нечеткая логика (FL), эволюционные вычисления (EC), нейрокомпьютинг, вероятностные вычисления и хаотические вычисления, которые нацелены на использование толерантности к неопределенности, неточности и частичной правде без потери производительности и эффективности. для конечного использования. Образцом для подражания для SC является человеческий разум. В отличие от традиционных аналитических методик, мягкие вычислительные методы имитируют сознание и познание в нескольких разных аспектах. Он направлен на согласование с неточной реальностью. Методы SC планируют фундаментальную роль в различных научных и инженерных дисциплинах..

Разница между AI и Soft Computing

Определение

- Искусственный интеллект - это искусство и наука о разработке интеллектуальных машин, способных мыслить, учиться и реагировать, как люди. ИИ - это симуляция функции человеческого мозга с помощью машин, особенно компьютерных систем. Soft Computing (SC), с другой стороны, представляет собой набор методологий, целью которых является использование толерантности к неопределенности, неточности и частичной правде без потери производительности и эффективности для конечного использования..

Цель

- Конечная цель ИИ состоит в том, чтобы создавать машины, в частности компьютерные системы, которые обладают интеллектом на уровне человека - то есть способностью учиться, понимать, вести себя и реагировать, как люди. Идея состоит в том, чтобы сделать машины умными во множестве задач, которые включают рассуждения и мышление. С другой стороны, человеческий разум является основным элементом мягких вычислений. Идея очень похожа - создать интеллектуальные машины для решения сложных реальных проблем, которые не моделируются математически.

Роль

- ИИ играет фундаментальную роль в поиске недостающих частей между интересными проблемами реального мира. ИИ подавляет познавательные способности, такие как способность наблюдать и учиться на опыте, а также выполнять подобные человеку задачи в машинах. ИИ подражает человеческому мозгу в роботе, позволяя ему выполнять такие функции, как принятие решений и решение проблем. Soft Computing включает в себя методы, которые вдохновлены человеческими рассуждениями и имеют потенциал для обработки неточностей, неопределенности и частичной правды.

Приложения

- Методологии мягких вычислений широко используются в различных научных и инженерных дисциплинах, таких как интеллектуальный анализ данных, электроника, автомобилестроение, аэрокосмическая промышленность, морское дело, робототехника, оборона, промышленность, медицина и бизнес. Мягкие вычисления имеют три основные ветви: нечеткие системы, эволюционные вычисления и искусственные нейронные вычисления. ИИ - это область, богатая жаргоном и биологически вдохновленная, и в течение многих лет биология черпала вдохновение и училась на исследованиях ИИ. Тем не менее, ИИ имеет бесчисленное множество приложений в здравоохранении, в частности, для анализа сложных медицинских данных и взаимосвязи между профилактическими методами и результатами лечения пациентов..

AI против Soft Computing: Сравнительная таблица

Краткий обзор искусственного интеллекта I против мягких вычислений

И ИИ, и Мягкие вычисления являются несистематическими инструментами, управляемыми данными, для решения сложных реальных проблем. Самым большим преимуществом ИИ является его способность фильтровать огромные объемы данных в кратчайшие сроки. ИИ, как правило, решает проблемы на уровне человека, такие как распознавание образов, решение проблем, выполнение планов, автоматизация аналитических задач, управление активами, выявление эффективности, повышение производительности и так далее. Мягкие вычисления, с другой стороны, направлены на обеспечение решения сложных реальных проблем, которые не моделируются математически.